Flytte Gjennomsnittet Sample Problem

OR-Notes er en serie innledende notater om emner som faller under den brede overskriften i operasjonsforskningsområdet ELLER De ble opprinnelig brukt av meg i et innledende eller kurs jeg gir på Imperial College. De er nå tilgjengelige for bruk av noen studenter og lærere som er interessert i ELLER underlagt følgende betingelser. En fullstendig liste over emnene som er tilgjengelige i OR-Notes finner du her. Forespørsel eksempler. Forespørsel eksempel 1996 UG eksamen. Etterspørselen etter et produkt i hvert av de siste fem månedene er vist nedenfor . Bruk et to måneders glidende gjennomsnitt for å generere en prognose for etterspørsel i måned 6.Apply eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 for å generere en prognose for etterspørsel etter etterspørsel i måned 6. Hvilket av disse to prognosene foretrekker du og hvorfor. Den to måneders glidende gjennomsnittet for måneder to til fem er gitt av. Forventningen for måned seks er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 5 m 5 2350.Jegfører eksponensiell utjevning med en glatting konstant på 0 9 får vi. Som før prognosen for måned seks er bare gjennomsnittet for måned 5 M 5 2386. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadrert avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.og for det eksponensielt glattede gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. I det hele tatt se at eksponensiell utjevning ser ut til å gi den beste en måned fremover prognoser som den har en lavere MSD Derfor foretrekker vi prognosen for 2386 som er produsert av eksponensiell utjevning. Forekasting eksempel 1994 UG eksamen. Tabellen under viser etterspørselen etter en ny ettershave i en butikk for hver av de siste 7 månedene. Beregn et to måneders glidende gjennomsnitt i måneder to til syv. Hva ville være din prognose for etterspørselen i 8. måned. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 for å utlede en prognose for etterspørsel i måned åtte. Hvem av de to prognosene for måned åtte gjør du du foretrekker og hvorfor. Butikkmannen mener at kundene bytter til denne nye etterbehandlingen fra andre merker. Diskuter hvordan du kan modellere denne koblingsadferd og indikere dataene du vil trenge for å bekrefte om denne omstillingen skjer eller ikke. gjennomsnitt for måneder to til syv er gitt av. Prognosen for måned åtte er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 7 m 7 46.Ved å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 får vi. før prognosen for måned åtte er bare gjennomsnittet for måned 7 M 7 31 11 31 som vi ikke kan ha fraksjonert etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 1. I det hele tatt ser vi at det to måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen o f 46 som har blitt produsert av to måneders glidende gjennomsnitt. For å undersøke bytte ville vi måtte bruke en Markov-prosessmodell, hvor stater merker og vi ville trenge innledende statsinformasjon og kundeendringer fra undersøkelser. Vi må kjøre modellen på historiske data for å se om vi har en passform mellom modellen og historisk oppførsel. Forekasting eksempel 1992 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av barberhøvel i en butikk for hver av de siste ni månedene. Beregn en tre måneders bevegelse gjennomsnitt for måneder tre til ni Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned ti. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned ti. Hvem av de to prognosene for måned ti foretrekker du og hvorfor. Tre måneders glidende gjennomsnitt for månedene 3 til 9 er gitt av. Forventningen for måned 10 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 9 m 9 20 33. Derfor som vi ikke kan ha brøkdel etterspørselen prognosen for måned 10 er 20.Applikasjon av eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 vi får. Som før prognosen for måned 10 er bare gjennomsnittet for måned 9 M 9 18 57 19 som vi ikke kan ha fraksjonelle krav. sammenligne de to prognosene vi beregner gjennomsnittlig kvadrert avvik MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 3. I det hele tatt ser vi at det tre måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi den beste en måned fremover prognoser som den har en lavere MSD Derfor foretrekker vi prognosen på 20 som har blitt produsert av tre måneders glidende gjennomsnitt. Forekasting eksempel 1991 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av faksmaskin i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn fire måneders glidende gjennomsnitt for måneder 4 til 12. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 til deri ve en prognose for etterspørselen i måned 13.Vi av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Hvilke andre faktorer som ikke vurderes i de ovennevnte beregningene, kan påvirke etterspørselen etter faksmaskinen i måned 13. De fire måneders bevegelsene gjennomsnitt for måneder 4 til 12 er gitt by. m 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måned før det vil si det glidende gjennomsnittet for måneden 12 m 12 46 25.Hvorfor vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel, er prognosen for måned 13 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 får vi. Som før prognosen for måned 13 er bare gjennomsnittet for måned 12 M 12 38 618 39, da vi ikke kan ha fraksjonert etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for glidende gjennomsnitt. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 2.Overall så ser vi at fire måneders glidende gjennomsnitt synes å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som har vært produsert av fire måneders glidende average. seasonal demand. price endres, både dette merket og andre merker. Generell økonomisk situasjon. Ny teknologi. Forekasting eksempel 1989 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av mikrobølgeovn i en avdeling lagre i hver av de siste tolv månedene. Beregn et seks måneders glidende gjennomsnitt for hver måned. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13 . Hvem av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Nå kan vi ikke beregne et seks måneders glidende gjennomsnitt før vi har minst 6 observasjoner - det vil si at vi kun kan beregne et slikt gjennomsnitt fra måned 6 fremover Henc e vi har. m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måned før det vil si det glidende gjennomsnittet for måneden 12 m 12 38 17.Hva vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel, er prognosen for måned 13 38. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 får vi. Veidende bevegelsesverdier Grunnleggende. Over årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere mener at prisaksjonen åpning eller avsluttende aksjekurs ikke er nok til å avhenge av riktig forutsigelse kjøp eller selg signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved å bruke den eksponensielt glattede, flytende a Verage EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veid flyttende gjennomsnitt. Et eksempel For eksempel ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på den tiende dagen og multiplisere dette nummeret med 10, den niende dagen med ni, den åttende dag med åtte og så videre til den første av MA Så snart summen er bestemt, vil analytikeren da dele tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i 10-dagers MA-eksemplet, er tallet 55 Dette Indikator er kjent som det lineært vektede glidende gjennomsnittet. For relatert lesing, sjekk ut enkle bevegelige gjennomsnitt gjør trenderne ut. Mange teknikere er fast troende på det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA. Denne indikatoren har blitt forklart på så mange forskjellige måter at det forvirrer elevene og investorer likt Kanskje den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s Tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige tillegget berører begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Den eksponensielt glatte gjennomsnittet tilordner en større vekt til nyere data. Derfor er det et vektet glidende gjennomsnitt. Men mens det tildeles mindre betydning for tidligere prisdata, inngår det i sin beregne alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å justere vektingen for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s-verdi Summen av begge prosentverdier legger opp til 100. For eksempel kan den siste dagen s prisen tildeles en vekt på 10 10, som legges til forrige dagers vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette ville være som tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagens pris en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt glatt flyttende gjennomsnitt. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001. Som du kan tydeligvis, EMA, som i dette tilfellet bruker sluttkursdataene over en 9-dagers periode, har bestemte selgesignaler den 8. september merket med en svart nedpilen. Dette var dagen da indeksen brøt under 4000-nivået. Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventet. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3.000-merket. Deretter dukker du ned igjen til bunn ut på 1619 58 på 4. april. Oppgangen til 12. april er markert med en pil Her stengte indeksen på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å hente noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger. Les våre relaterte artikler. Flytte gjennomsnittlige konvolutter som raffinerer et populært handelsverktøy og Flytende Gjennomsnittlig Avvisning. Renten der en depotinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredning av retur ns for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En akt gikk den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor Den amerikanske arbeidsforeningen. Valuta forkortelsen eller valutasymbolet for den indiske rupee INR, den indiske valutaen Rupee består av 1. Et første bud på et konkurs selskaps eiendeler fra en interessert kjøper valgt av konkursen firma fra et bønnerbasseng. Inntektsregnskapsmessige emner. Gjennomgang av gjennomsnittlig inventar Metode. Gjennomgang av gjennomsnittlig inventar Metodeoversikt. Under den gjennomsnittlige lagringsmetoden som går, beregnes gjennomsnittskostnaden for hvert varelager på lager etter hvert kjøpskjøp. Denne metoden har en tendens til å levere beholdningsverdier og kostnader for varer solgte resultater som er mellom dem som er avledet under den første i, først ut FIFO-metoden og den siste i, første ut LIF O-metode Denne gjennomsnittlige tilnærmingen vurderes å gi en sikker og konservativ tilnærming til rapportering av økonomiske resultater. Beregningen er den totale kostnaden for de kjøpte varene dividert med antall varer på lager. Kostnaden for sluttproduksjon og kostnaden for solgte varer er da sett til denne gjennomsnittlige kostnaden. Ingen kostnadslagering er nødvendig, som kreves for FIFO - og LIFO-metodene. Siden den bevegelige gjennomsnittlige kostnaden endres når det er et nytt kjøp, kan metoden bare brukes med et evigvarende oppsporingssystem slik et system holder oppdaterte poster over beholdningsbalanser Du kan ikke bruke den bevegelige gjennomsnittlige beholdningsmetoden hvis du bare bruker et periodisk beholdningssystem siden et slikt system kun samler informasjon ved slutten av hver regnskapsperiode, og opprettholder ikke poster på den enkelte enhet nivå. Også når lager verdivurderinger er avledet ved hjelp av et datasystem, gjør datamaskinen det relativt enkelt å kontinuerlig justere lager verdivurderinger med denne metoden C På den annen side kan det være ganske vanskelig å bruke den bevegelige gjennomsnittlige metoden når lagerregistrene blir opprettholdt manuelt, siden de ansatte vil bli overveldet av volumet av nødvendige beregninger. Gjennomgang av gjennomsnittlig inventarmetodeeksempel. Eksempel 1 ABC International har 1.000 grønne widgets i lager i begynnelsen av april til en pris per enhet på 5. Begynnelsen på lagerbalansen av grønne widgets i april er derfor 5000 ABC, og kjøper 250 ekstra greeen-widgets 10. april til 6 hvert samlet kjøp på 1500 og en annen 750 grønn widgets 20. april for 7 hvert samlet kjøp på 5.250 I fravær av salg betyr dette at gjennomsnittlig kostnad per enhet i slutten av april ville være 5 88, som beregnes som en total kostnad på 11 750 5 000 begynnelsesbalanse 1500 kjøp 5 250 kjøp dividert med totalt antall enheter på hånden på 2000 grønne widgets 1000 begynnelsesbalanse 250 enheter kjøpt 750 enheter kjøpt Dermed er den bevegelige gjennomsnittskostnaden for den grønne bredden får var 5 per enhet i begynnelsen av måneden og 5 88 på slutten av måneden. Vi vil gjenta eksemplet, men nå inkluderer flere salg Husk at vi omberegner det glidende gjennomsnittet etter hver transaksjon. Eksempel 2 ABC International har 1.000 grønne widgets på lager i begynnelsen av april, til en pris per enhet på 5 Det selger 250 av disse enhetene 5. april og registrerer et gebyr til kostnaden for varer solgt på 1 250, som beregnes som 250 enheter x 5 per enhet Dette betyr at det nå er 750 enheter igjen på lager, til en pris per enhet på 5 og en total kostnad på 3.750.ABC, og kjøper 250 ekstra grønne widgets 10. april til 6 hvert samlet kjøp på 1 500 Den glidende gjennomsnittskostnaden er nå 5 25, som beregnes som en total kostnad på 5.250 delt på de 1.000 enhetene som fortsatt er til stede. ABC selger deretter 200 enheter 12. april og registrerer en kostnad på kostnaden for varer solgt på 1.050, som beregnes som 200 enheter x 5 25 per enhet Dette betyr at det nå er 800 enheter igjen på lager, ved aks ost per enhet på 5 25 og en total kostnad på 4 200. Endelig kjøper ABC ytterligere 750 grønne widgets 20. april til 7 hvert samlet kjøp på 5.250 Ved utgangen av måneden er den bevegelige gjennomsnittskostnaden per enhet 6 10, beregnes som totale kostnader på 4.200 5 250 fordelt på totalt gjenværende enheter på 800 750. I det andre eksempelet begynner ABC International måneden med en 5000 startbalanse av grønne widgets til en pris på 5 hver, selger 250 enheter på en kostnaden for 5 den 5. april, reviderer enhetskostnaden til 5 25 etter et kjøp den 10. april, selger 200 enheter til en kostnad på 5 25 den 12. april og endrer sin enhetskostnad til 6 10 etter et kjøp den 20. april. kan se at kostnaden per enhet endres etter et lageroppkjøp, men ikke etter et lager salg.